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供给运营 - 结算&数据分析方向
供给运营 - 结算&数据分析方向
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
Ai应用
Bi工具
Sql
对账
成本控制
数据分析
自动化
财务结算
跨部门协作
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
大厂核心运营岗，侧重AI与自动化技术应用，成长性强，工作严谨度高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
与数据分析与科学中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2370 个在招 · 其中数据分析与科学 83 个
市场机会
选择面较广
上海 · 数据分析与科学 · 约 360 个在招
职位详情
关于这个职位
负责供应商结算周期的端到端管理，将定价规则转化为计算逻辑并保障账单准确性
通过SQL进行大规模数据拆解与归因分析，识别结构性成本问题
推动结算流程自动化与AI应用，协同财务确保合规，为运营决策提供核心数据支持
最低要求
数据分析能力（硬门槛）：精通 SQL 与大规模明细数据处理
能独立取数、对账、归因，不依赖 BI 出数
能在百万级数据里找出不对的那一行
AI 工具熟练使用（硬门槛）：已应用于对账、异常检测、单据处理与分析产出，能拿出改造过的工作流案例
基础财会知识及跨团队协作能力
高度严谨与责任心
结算错误对外可见且代价高昂，需要有复核本能的人
Python 或其他自动化能力
BI 工具熟练
工作职责
一、结算周期
端到端负责 Vendor 结算周期：把定价与激励规则转化为计算逻辑，按时产出账单，并推动付款流程闭环
保障准确性：发出前将订单级数据与定价规则、财务记录做对账
端到端负责争议与调账流程
保持全程可追溯：账单上的每一行都应能从源数据复现
二、账单分析
按 vendor、城市、区域、层级、订单类型拆解每期结算成本，解释环比变动——区分量的影响、价的影响、规则变更与错误
发现结构性问题而非仅是逐条差异：收入归错预算池、激励重复计算、定价规则在边缘场景失效等
为运营的定价与供给结构决策提供成本输入
三、定价规则落地与管控
在定价、激励与商业条款变更上线前转化为结算逻辑
压测边缘场景，提前量化成本影响
维护结算规则的版本化唯一信源
建设自动校验与异常检测，让错误在账单发出前暴露，而不是等合作商提出争议
四、财务协同与合规
与财务协同处理预提、预算池、发票（factura）匹配与税务凭证
支持月结与审计
确保结算记录符合本地合规与凭证要求
五、自动化与 AI
推动结算流程从人工走向自动化：缩短周期、减少人工触点、降低单人依赖
把 AI 应用到对账、异常检测、单据处理与分析产出中
优先资格
熟悉墨西哥税务与开票体系（RFC、CFDI、factura）
英语/西语
有供应商结算、加盟商分账或零工经济骑手付款体系经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触核心业务链路，积累高价值的财务与数据复合经验
- 强调AI与自动化应用，技术栈前沿，个人成长空间大
- 大厂平台背书，职业履历含金量高
- 需要处理大量细节数据，工作繁琐，需具备极强的耐心
- 跨部门协作复杂，需平衡业务、财务与技术多方需求
- 适合具备数据思维、对数字敏感、追求技术落地且性格严谨细致的求职者
缺点 / 挑战
- 结算工作容错率低，对准确性和责任心要求极高，压力较大
角色解读
- 向高级数据运营专家发展，深耕供应链金融或复杂结算体系
- 转型为数据产品经理，负责结算系统的需求设计与落地
- 晋升为团队负责人，带领小组进行自动化与智能化改造
- 负责供应商结算的全流程管理，包括规则转化、账单生成与付款闭环
- 利用SQL和Python进行大规模数据清洗、对账与成本归因分析
- 推动结算流程的自动化与AI化，提升效率并降低错误率
- 协同财务部门处理合规、税务及审计相关事务
- 扎实的SQL与Python编程能力，能够处理百万级数据
- 熟练使用AI工具优化工作流，具备自动化思维
- 基础的财务会计知识与税务常识
- 极强的数据敏感度与严谨的逻辑思维能力
申请策略
- 准备1-2个关于‘如何通过技术手段解决数据错误’的详细案例
- 了解滴滴出海业务及拉美市场的基本概况
- 突出SQL查询效率优化及大数据量处理的具体案例
- 展示使用AI工具或Python脚本解决实际工作痛点的成果
- 强调在财务对账、成本控制或流程自动化方面的过往业绩
- 深入学习Python在数据分析中的应用（如Pandas）
- 了解主流BI工具（如Tableau、PowerBI）的高级功能
- 补充基础会计原理及税务合规知识
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
- 强调技术细节：具体使用的函数、算法或工具
- 突出业务价值：节省的时间、减少的错误率或带来的成本节约
- 请分享一个你使用SQL或Python解决复杂数据问题的案例
- 你是如何利用AI工具提升工作效率的？请举例说明
- 面对百万级数据，如何快速定位异常值并进行归因分析？
- 如果结算规则发生变更，你会如何进行测试和影响评估？
- 复习SQL窗口函数、Join优化等高频考点
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
作为上市巨头企业的核心运营岗位，薪资竞争力强，福利体系完善，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号偏高 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
90较高
职位强调AI应用与自动化，技术栈前沿，且涉及复杂的业务逻辑与数据分析，能提供极佳的专业成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、AI、自动化、BI
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂节奏较快，结算岗位对准确性要求极高，可能存在阶段性高强度工作，WLB一般。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过优化结算效率与成本控制，间接支持公司业务扩张与生态健康，具有一定的社会与经济价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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